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春赴中原！览太行奇景、赏国色牡丹......读者团河南双飞6日精华之旅等你报名!

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原木甄造坚守本真肌理
高定木作的核心始于选材，一体家美学木作始终坚守严苛的原料标准，基材均通过F4星及ENF级环保检测，甄选芬兰云杉、新西兰松木、巴西博耐克欧松板等优质木料，依托5次养生3次碳化工艺，大幅提升木作稳定性，远超行业常规标准。品牌摒弃过度修饰的设计手法，尊重木材原生纹理与自然质感，搭配环保水性漆涂装，既保留木纹的通透肌理，又筑牢环保底线，让每一件木作都承载自然温度，彻底摆脱同质化木作的平庸感。
精工匠艺打磨细节质感
匠心工艺是高定木作的灵魂，一体家美学木作深耕工艺研发，掌握圆弧热成型、ABA夹层结构、铣型免拉手、斜拼无缝拼接等六大核心工艺，结合骨骼线、夹心等精细化技法，兼顾结构稳固性与视觉层次感。展位现场展出的木作臻品，通过数控精密切割与手工慢磨双重加持，实现边角圆润、拼接无缝的效果，免拉手设计弱化五金突兀感，让线条更显简约利落，细微之处尽显高端定制的精工水准，也印证了品牌从设计到落地的全链路把控能力。
美学收纳平衡实用与格调
打破收纳与美学的对立壁垒，是一体家美学木作的核心优势之一。品牌聚焦人居空间痛点，打造兼具实用性与观赏性的收纳体系，摒弃单纯追求储物量的粗放设计，将收纳布局与空间美学深度融合。无论是柜体分层、墙板衔接还是异形空间定制，都以简约克制的设计语言优化空间动线，让收纳不再是空间的妥协，而是成为提升空间格调的重要载体，完美适配极简、现代东方、法式新贵等多元高端风格需求。
材质共生破界设计表达
为满足高端定制的多元化需求，一体家美学木作突破传统木作的单一形态，深耕多材质综合应用领域，实现木材与石材、金属、玻璃、皮革等材质的和谐共生。依托千余种材料库与柔性生产体系，品牌可完成门、墙、柜一体化定制，3米超高门板、隐形门等异形定制产品也能精准落地，让木作美学跳出固有框架，赋予空间更多设计可能性，展现高定木作的创新张力。
以木为芯定义高定新风
以木为约，以匠为魂。一体家美学木作凭借硬核的产品实力、前沿的美学理念与极致的定制水准，在2026乌镇国际设计周强势出圈，不仅成为全场高定木作领域的标杆范本，更重新定义了人居木作的质感标准。
此次亮相既是品牌匠造实力的集中展现，也为高端定制家居行业注入了全新的设计灵感与发展动能，未来将持续深耕高定木作赛道，以匠心雕琢品质，以美学赋能人居，书写高端定制领域的全新篇章。
来源：品牌之家了解更多一体家美学木作品牌信息>>>" alt="木见乌镇高定臻境｜一体家美学木作风华尽显，闪耀乌镇国际设计盛会">
考察期间，韩国国土交通部移动出行局局长、企划协调室室长亲自体验了萝卜快跑无人驾驶车辆，对车辆平稳流畅的行驶表现给予高度评价。

作为全球无人驾驶领域的领军企业，萝卜快跑目前已累计提供出行服务超过2000万次，业务覆盖北京、上海、深圳、武汉、香港、迪拜、阿布扎比等全球26座城市。

雷峰网(公众号：雷峰网)
" alt="大国交通！韩国八部委代表团访华，点赞百度萝卜快跑无人车">
发布时间：2018-11-04 13:54 来源:豫都网我要投稿
[摘要]杨建国在光山县考察多彩田园模式 4月26日，由中央网信办网络社会工作局、河南省委宣传部、河南省委网信办主办的“学习践行十九大助力决胜全面小康——网络名人看河南”活动一行来到了光山县，先后参观了诚信林茶合作社茶园、文殊乡方洼村香菇大棚等地。参...
杨建国在光山县考察多彩田园模式
　　4月26日，由中央网信办网络社会工作局、河南省委宣传部、河南省委网信办主办的“学习践行十九大助力决胜全面小康——网络名人看河南”活动一行来到了光山县，先后参观了诚信林茶合作社茶园、文殊乡方洼村香菇大棚等地。
　　参观方洼村香菇种植大棚项目时，正处在生产和销售旺季的现场，给笔者留下了深刻的印象。据了解，为培育村集体经济，带动贫困群众稳定脱贫，致富奔小康，该村“两委”利用县财政整合涉农资金支持发展村集体经济的资金，发展香菇种植大棚项目。项目占地25亩，一期建设大棚10个，种植规模96000棒，总投资94.534万元，预计年纯收入16万元。
　　现场交流中，工作人员告诉笔者一个数据：2017年11月开始产出至今，该项目已经完成采摘销售4万斤香菇，销售收入近20万元。
　　项目进展喜人，而项目带来的拉动作用，更加广泛。除了项目用工能够带动贫困户增收，更重要的是在精神层面带来的影响。笔者注意到了两个层面的改变，一种是扶贫扶志，引导贫困户摈弃“等靠要”思想，通过劳动致富，用双手创造幸福生活;另一种是，扶贫扶智，通过参与项目，培养一批香菇种植技术人员和管理人员，积累丰富的香菇种植技术、管理、销售经验。
　　而方洼村香菇种植大棚项目，只是光山县产业扶贫示范工程中的一个典型代表。过去一年，光山县在在总结和推广“房前屋后一亩茶，一塘肥鱼一群鸭”产业脱贫模式的基础上，立足产业资源优势，展示品牌和地域特色，探索推广了“多彩田园”产业扶贫示范工程，全县形成了粮油、茶叶油茶、畜禽特色农副产品加工、羽绒电商等“五大产业”助力脱贫攻坚的良好局面。
　　当天，活动一行还参观了诚信林茶合作社茶园，亲身感受了新型三农企业的魅力：多种产业类型的交融和丰富多样的产品。
　　现场工作人员介绍，光山县诚信实业开发有限责任公司，已逐步发展成为集茶叶、油茶、苗木花卉、乡村旅游、园林緑化为主体，以多林种良种繁育、种植、加工、销售为一体的一二三产业融合发展的综合型现代化“三农”企业。
　　笔者常说，很多地方脱贫攻坚中存在着这样的问题：在贫困农户与新型经营主体之间缺乏联系等问题，无法更好地分享产业发展红利。
　　而诚信实业则建立了一整套帮扶机制：公司+基地+专业合作社+农户，而利用这种模式，让贫困户有了包括固定地租收入、红利收入、工资收入、创业收入、无形收入和公益收入等等。可以说，在产业扶贫工作中，真正做到了以产业为引领，坚持“扶贫”与“扶智”、“输血”与“造血”、“外力”与“内力”相结合，着重在扶智、造血、内力上下功夫，多措并举，因类施策，帮助贫困户实现稳定增收脱贫。
　　一天走访下来，笔者也着重从产业角度，对光山脱贫模式进行了思考。总结出以下几个重点：
　　第一，选择脱贫产业要真正做到因地制宜。
　　脱贫攻坚过程中，如何精准选择产业技术含量极高。笔者在全国考察时留意到，有些地方，在脱贫产业选择时，选择了一些看似“高大上”，实则不接地气的产业，既浪费了资源，当地贫困人口也很难参与进来。
　　而以光山“多彩田园”模式带来的经验就是：扶贫产业不能盲目追求‘高大上’，而要盯住脚下的土地和身边资源，立足于本地资源禀赋。所选产业不仅符合各地实际，减少了“水土不服”的错配，还拓宽了贫困户的增收渠道，“多路进财”提高了产业脱贫的效率。
　　第二，电商扶贫大有可为。
　　作为全国第一批电子商务进农村综合示范县，2013年以来，光山县立足传统羽绒产业的线上转型，形成了完整的电商产业链和大体量的县域电商产业。目前光山已有20000多家网店、50余家快递物流企业、20多家电商服务企业、200多家生产企业、300多家供货商。
　　走访时，笔者看到了这样一组数据：2017年“双十一”光山电商日销售101.9万件，销售收入1.51亿元。目前，羽绒服装已销售全球90多个国家和地区。
　　无论是从产业的规模，还是对扶贫带动作用，光山县真正把电商扶贫用足用活。
　　最让笔者欣喜的是，光山县用电商带动了特色产业发展，包括电商与羽绒产业相结合、与“光山十宝”相结合的发展路子，全力打造完整产业链，形成光山支柱产业。
　　今年中央一号文件中，强调要“深入实施电子商务进农村综合示范，加快推进农村流通现代化”，并给出了发展方向：“让农民合理分享全产业链增值收益”。
　　笔者认为，光山县电商扶贫，通过电商带动特色产业发展的模式，真正从全产业链角度，践行了中央一号文件的要求。
　　信阳市委副书记、市长尚朝阳谈到“多彩田园”工程时曾作出够这样一个总结：“多彩田园”工程作为信阳市产业扶贫的总抓手，是连接脱贫攻坚和乡村振兴的桥梁纽带。
　　笔者认为，从产业扶贫体系的搭建、带动作用放大等多方面，光山县为脱贫攻坚和乡村振兴树立了一个接地气、又精准科学的样本。(作者是中国产业集聚研究专家、老杨会客厅创始人)
" alt="杨建国：光山用“多彩田园”连接脱贫攻坚和乡村振兴">
" alt="锦绣山河待君来！2026 ChinaJoy洛裳华服·新秀大赛西北、东南、东北赛区报名通道正式开启！">
作为去年最受欢迎的游戏之一，《女神异闻录5》凭借其独具特色的视觉效果和深刻的JRPG机制让玩家印象深刻，今日，Atlus又正式公布了新作《女神异闻录5 R（Persona 5 R）》，并放出了一段简短的预告片。
《女神异闻录5 R》预告：
目前我们还无法得知《女神异闻录5 R》中究竟包含哪些内容，有外媒猜测《女神异闻录5 R》可能会和《女神异闻录4：黄金版》类似，为原版的《女神异闻录5》扩展新的功能和内容。
从Atlus发布的预告片来看，《女神异闻录5 R》将会登陆PS4平台，目前无法确认是否登陆其他游戏平台。官方表示更多信息将会在2019年3月公开，敬请期待。
" alt="《女神异闻录5 R》正式公布！预告片公开将登陆PS4平台">
线上“接单” 线下“解难” 编辑：毛晓倩来源：皖西日报浏览次数：次发布时间：2026-03-17 19:20:35 【字体：小大】
“我家天花板漏水严重，墙面都泡坏了，与楼上住户沟通多次无果，恳请社区帮忙！”前不久，舒城县城关镇飞霞花园二期业主吴女士通过“无事”找书记小程序发出求助，言语间满是焦急。
民有所呼，我有所应。飞霞社区党总支书记兼网格长杨宏霞第一时间入户核实，与包片干部、网格员共同现场查看漏水点位。掌握情况后，迅速联系楼上业主开展调解，明晰责任，并协调物业制定维修方案。在社区网格员跟踪督办下，困扰吴女士多日的漏水问题得以彻底解决，楼上楼下“握手言和”。
　　这是舒城县城关镇依托智慧治理平台服务群众的生动缩影。今年以来，该镇坚持党建引领基层治理，用好“无事”找书记智慧治理平台，构建“接诉即办、多方联动、闭环处置”的高效机制，打通服务群众“最后一米”。
　　不久前，该镇北隅村门面房前的电线杆固定拉丝成为村民“心头患”。由于拉丝未设警示标志，夜间光线昏暗，有村民骑电瓶车被绊倒，安全隐患凸显。相关情况反映到“无事”找书记小程序后，网格员立即到场核实。北隅村党支部书记何亚迅速与供电部门沟通，不到一天便完成拉丝包裹防护和警示标志加装，消除了隐患。村民们点赞：“小程序一键直达，干部办事效率高。”
　　线上“一键求助”，线下“闻令而动”。鼓楼社区老三巷由于建成年代久远，基础设施陈旧，污水管道堵塞时有发生。去年下半年，居民汪女士来电求助：家门口污水井漫溢，公厕污水流到路面，急需处理。社区第一时间响应，清淤5个污水井，疏通污水管道，解决了居民“堵心”事。
　　聚焦居民“微需求”，做实服务“绣花功”。城关镇通过“无事”找书记智慧治理平台，实现线上“接单”、线下“解难”，形成快速响应、高效办理、及时反馈的工作闭环。今年1至2月，该镇在平台上共收到群众诉求851条，办结率95%以上，群众满意度99%以上。
（本网记者黄雪彦通讯员徐徽）
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在OpenClaw火热到频频登上头条的那几天，有分析师在行业群里沮丧发言，“正在拼命学OpenClaw的投研应用……感觉自己快要失业了。”
近期流传甚广的Anthropic报告也显示，“商业与金融”是AI理论可覆盖率和实际渗透率都较高的领域，财务和投资分析师的实际暴露度已达57.2%。
但在这样一个容易被AI渗透的领域，进门CEO程建辉告诉我们：
现实市场并非100%有效，会存在信息孤岛、小样本信息，也会存在传播延迟和解读效率的问题。AI无法吃掉所有信息，也不可能完全捕捉市场的 “漏洞和机会”。但这正是人的机会，分析师的机会。
主攻AI投研的进门（深圳进门财经科技股份有限公司），成立于2013年，目前已累计服务超过3100家上市公司、74家券商研究所及300多万专业投资者。2023年获得腾讯战投后，全面升级为「机构AI投研工作台」。
2025年至今，进门超级投研智能体“AI进宝”，已从AI投研助手，进化为能“干活”的AI数字研究员。通过12个Agent、投研大脑和近期上线的投研龙虾，帮助用户处理投研场景的高频任务，并不断捕捉投资信号。
“没想到大家的热情这么高。” 程建辉声音沙哑地说道。自从“进门投研龙虾”上线，他就穿梭在各场路演中，他感受到，券商分析师、投资者们对于AI能真正“干活”这件事，充满了前所未有的好奇与期待。
在AI投研这件事上，进门的商业逻辑比较“特别”——以沟通为基础，试图构建上市公司、券商研究所、专业投资者三大群体的闭环生态，做深专业智能投研。过去两年，进门不断闭环投研沟通场景，并帮助投研用户提效降噪、挖掘信号、用AI自动化处理各类繁琐的任务。
通过AI工具矩阵，帮助用户提高信息处理的效率和信息获取的密度：AI转写、AI会议托管，AI翻译、AI录音，甚至做了自家的录音智能硬件，将触角延伸到线下。
深耕沟通场景的同时，程建辉发现，AI没办法突破信息孤岛和小样本问题，像顶级分析师、研究员那样，听懂真实世界沟通的“弦外之音”，给出非共识性的判断。
他认为，专业 AI 让共识性信息实现了平权普惠，正在不断提升普通投资者的投资能力下限，“直白点说，过去老是被割韭菜，往后割韭菜也没那么容易了。”
进门的样本，实际指向了这样一个思考：比起“替代多少人力”，人类的价值是否重新得到肯定、得到聚焦，或许才是AI真正的价值所在。
以下是雷峰网与程建辉的对话，有不改变原意的编辑：
Agent的“军品与民品”
雷峰网：现在一些分析师用OpenClaw做投研，进门目前也接入了OpenClaw。其实OpenClaw、Manus这些相对通用的AI，声量是更高一些的，您怎么看它们和进门的竞合关系？
程建辉：进门是聚焦于金融投研领域的AI产品，不管在场景、数据、工具，还是对行业know-how的认知上，都会比其他通用AI要好。
当然，Manus、OpenClaw等产品给了我们很多启发。我们很早就在系统思考AI如何解决投研场景的问题，充分发挥AI的“思考”与“执行”双重能力。
Manus这类产品的方向是，从会话模式向“帮用户完成特定任务”转变，感觉挺有意思。但任务执行的完整度不够好。OpenClaw的诞生，标志着AI从“对话脑”进化出了“干活的手”。
我们很兴奋，一直在观察，春节也没休假，加班夯实底层基础工作。不过，早期的OpenClaw 比较脆弱，升级、开关机、处理任务时经常报错。操作繁琐，门槛很高，所以最开始只有极客用户在使用。迭代了几个版本后，成熟度比以前高很多，我们才感觉时机成熟，于是推出了自己的“投研龙虾”。
进门投研龙虾采用云端部署的方式，对OpenClaw进行封装、改良，让用户能够拿来即用。这极大地降低了使用门槛，让用户不用再费心折腾底层系统基建，把全部精力都放在完成核心任务上。
雷峰网：真正实现AI在投研领域的自动化有哪些难点？
程建辉：要解决多样化的问题。基于同样的事实和数据，各人看法不一。因此，光靠模型远远不够，还要涵盖不同群体的思维范式。
AI进宝的任务模式（即投研龙虾），以及对话模式下的投研大脑，都能有效解决这个问题。
投研龙虾能够将Agent的能力原子化，让用户根据自身需求，灵活组合、定制，实现个性化工作流的搭建。会话模式中的投研大脑，支持用户自定义创建思维链，或让系统自行拆解优秀研究范本中的方法论，比如可以拆解芒格、巴菲特的著作中蕴含的投资心得。
当然，会话模式的能力不止于此。2025年，我们上线了12款Agent，包括业绩点评、观点对比等等，在这个模式下，进宝就能够自由发挥，用预训练时候形成的思维链来回答问题。
但用户的新想法、新要求源源不断，不可能无限满足，所以才有了投研大脑和“龙虾”任务模式。（雷峰网近期将持续关注投研等AI Agent实际应用案例，欢迎添加作者微信 LorraineSummer 交流）
雷峰网：可以说通用AI对进门没有太大威胁？
程建辉：我们在数据基座、专业逻辑、安全风控、工作流与决策闭环上，拥有通用AI无法替代的垂直壁垒。通用类AI缺乏权威金融数据源、不懂投研范式，也难以深度嵌入投研全流程，无法替代专业投研AI的核心价值。
而生产力级别投研AI，对数据准确度、颗粒度要求都很高，一般市场产品做不到。很多网络分享，号称利用模型抓信息形成研报、自己炒股挣钱，在我理解都是Demo级别、玩具级别的东西，距离生产力级别还很远，这是民品和军品的区别。
Demo级别的投研AI大家都能玩，但真正做到生产力级别，你要相信市场上最专业的那群机构投资者的选择和判断，这是世界上最聪明的一群人。我们目前也和南方基金、鹏华基金、平安基金、招商基金等头部公募达成了深度合作。
雷峰网：说到投研领域，大家更熟悉的可能还是万得、东财、同花顺。进门和这些老牌金融信息厂商的最大差异是什么？
程建辉：他们主要做过程交付，而我们做结果交付；他们的产品设计以人为中心，但我们是AI原生产品，设计上主要考虑如何让AI以更智能、更自然的方式服务于人。
什么是过程交付呢？举个例子，老牌厂商把交易所的公告，处理成数据表，这个过程就像把胡萝卜从地里拔回来，洗干净切好放着。
但进门做的是端到端交付，直接给出结果，一步到位。像西红柿鸡蛋这类简单的菜，机器人直接炒好了；复杂的、需要高超手艺的，才留给大厨去做。
当然，现在AI还有幻觉问题，理解数据不够准，所以要通过大量工程方法去解决。但在技术趋势上，“端到端”一定会比传统“过程交付”做得好。
雷峰网：AI幻觉给投研带来的挑战应该是非常大的。
程建辉：是的，所以要做好数据治理。在我看来，投资的本质其实就两层：第一层是数据治理，第二层是信号捕捉。
数据治理，就是要利用大量工程方法，对原始数据进行处理。就算最顶级的模型，要减少幻觉，保证结果可靠演进，也要基于治理后的高质量数据。
不管是人还是模型，都要在数据干净的基础上，去挖掘信号，获得洞察。
对于我们来说，主要治理两大类数据。一是从沟通场景沉淀的路演、调研等动态信息，这些信息比静态的公告更及时、全面；二是外购的财报、行业、宏观、行情因子等数据。
通过治理和结构化表达，我们推出了《进门内参》（一日三更的投研日报）、事件信号等能力，帮助用户更快、更精确地捕捉信号。
雷峰网：互联网上本来也有很多真伪难辨的信息，数据治理很难做，AI采纳这些信息之后给出的回答，质量不会太理想。进门怎么防范这种风险？
程建辉：AI会遭遇“数据投毒”问题，今年3·15晚会也提到了这点。有人为GEO批量制造数据，诱导模型抓取；有人在纪要中刻意夹杂私货，通过“小作文”扰乱市场——这些有毒信息，会侵蚀决策的准确性。
为了防范这种风险，我们一直在做数据溯源、数据准确性校验与底层数据治理体系建设。二是不断累积最真实、最原始的一手信息，包括上市公司、分析师在进门的会议。从源头有效规避数据投毒风险。
做投研，为什么死磕“开会”场景？
雷峰网：涉足AI投研的技术厂商不少，但像进门这样从“开会”起家的不多见。为什么最初会选择“沟通场景”来做？
程建辉：在金融领域，沟通是仅次于行情和交易之后，最高频的场景。其次，沟通场景是一个天然的信息富矿，是存在信息差的地方。第三，现在股价对信息的反馈速度非常快。相比于其他交流形态，沟通是一个效率最高的形式。
另外，沟通场景有天然的双边市场效应，分析师开会、上市公司路演，都会吸引投资者，场景自带流量。三个群体形成生态，自然会沉淀大量内容和数据。大家在市场上看到的券商研究路演海报、上市公司路演海报、业绩说明会信息，背后基本都是进门在支撑。
我创业的时候是2013年是，移动互联网元年，路演还在用“八爪鱼”那种有点“古老”的机器，我觉得这里面是有机会的。
雷峰网：进门切入AI，可以说是从会议转写这些做起。
程建辉：会议是天然的信息富矿，做好会议内容的转写，是形成完整的数据、应用闭环的核心。丰富干净的数据底座，也是模型进行文本理解、信息提取、投研分析的关键。
但早期处理会议音视频信息，成本非常高。邀请速记员做一场会议的录音转写，大概需要400元左右的费用。我们算过一笔账，想把历史积累的几十万个小时录音都处理一遍，得上亿成本。
AI来了之后，能实现极致的降本增效。路演、调研等音视频转写，是投研高需求场景。语音识别（ASR）也是AI领域最早实现工程化落地的成熟技术。所以，我们把会议转写作为首要切入的场景之一。
外界一直误解进门是个开会平台。其实路演只是“抓手”，真正的目标是用它构建生态，深度服务投资者。
围绕上市公司，我们做了IR（投资者关系） SaaS系统；围绕券商研究所，推出了全场景统一研究系统，涵盖了会议安排、调研活动、客户管理、员工管理、合规管理、数据统计分析等。面向专业投资者，我们则打造了AI投研工作台。
雷峰网：这些服务听起来都是围绕“会议”这个场景展开的。但现在的会议工具已经很多了，进门做的和别人有什么不一样？
程建辉：最大的不同在于，进门不是一个通用的会议连接工具，而是一个垂直于金融领域的AI投研入口。
普通工具解决的是“怎么开好会”——音视频流畅、共享清晰；进门是在这个基础上，解决“开完会留下了什么”以及“如何让会议服务于投资决策”。
我们在投研会议的全流程嵌入AI：会前自动梳理相关研报与数据，会中可随时向AI提问获取背景，AI无法解答时再举手与分析师或高管直接交流；会后通过调优后的金融转写模型，自动生成带思维导图的纪要、提炼章节，并提取问答环节的财务指标，方便用户复盘研究。
腾讯战投后，我们与腾讯会议实现互联互通，客户可以在进门、腾讯会议多端接入，拥有轻量化的会议体验。
另外，我们推出了AI会议托管，将Zoom、腾讯会议等链接丢给机器人，即可自动录制并生成纪要。这些纪要都会沉淀在用户云文档里，成为个人数据资产。
音频转写同样经过金融模型深度调教，在人名、术语、数字上达到专业投资者所需的高准确率。简言之，别的工具是把线下会议搬到线上，而进门是把每一次会议变成一次数据价值挖掘的过程。
雷峰网(公众号：雷峰网)：据说你们还做了会议录音的智能硬件？这在金融Agent厂商身上似乎不太常见。这两年Plaud很火，进门的录音硬件和Plaud那类产品有什么本质区别？
程建辉：录音硬件（Finnote AI小饼干录音机）是进门生态的一部分。主要目标是补齐线下沟通场景，解决手机录音质量不佳、容易被打断、待机时间有限的问题，同时在录音结束自动处理数据。
上市公司每天迎来送往十几波投资者，聊完还得一个个翻录音、对名片，根本搞不清谁是谁。
2025年初产生了这个想法，年中立项，10月份发货，一个季度就出来了。我们找了硬件厂家ODM，软件全部是我们自己做的，一起设计，他们把我们的想法实现。现在市场反响很热烈，客户特别喜欢。
雷峰网：AI+投研通常让人想到量化选股或智能研报，投资者关系这个细分赛道相对不那么常见。进门投入精力做IR SaaS，具体解决什么问题？
程建辉：解决三个具体问题。一是建立与买方市场的沟通桥梁，给上市公司做IR网站、管理私有数据；二是通过平台用户行为分析，帮助上市公司挖掘潜在投资人——比如谁看过你的公告、谁参加过你的会；三是打通沟通行为和股东数据，追踪“谁最终买了股票”这个核心转化指标。
以前上市公司IR（投资者关系）是个糊涂账，每天迎来送往很多投资人，聊完搞不清楚谁是谁、聊了什么。我们实现从会议管理、重点投资人筛选、投关资料库、投关报告与股东分析等全流程数字化。这个系统在国内是首创，年收入数千万，已经有1000多家付费客户。
分析师的价值：被AI掏空，还是被AI放大？
雷峰网：行业里一些投研AI还是以基本面、资金面、诊股选股这样的场景切入，进门对AI的设计思路是怎么考虑的？
程建辉：研究的本质是基于事实和数据，加上思维链推导，最后得出观点。所以我们的设计思路是，通过数据治理和信号涌现这两层，给用户做结果交付。
这个过程中有个问题：现在很多人只关注观点，其他东西都被忽略掉了，比如思维链。AI只能靠自身的涌现能力给你回答，但研究员在实际投研工作中，有很多自己的想法，对于同一个事实数据会得出不同的结论。
进门投研大脑，支持用户创建自己的思维链，在这个基础上调用垂域Multi-agent。你可以把自己的研究方法论表达出来，比如你怎么研究周期股，把整个逻辑思维链写清楚，存进去。以后再问AI相关问题时，它就会调用你那个周期股的研究框架。
还可以让AI从研报里提取思维链，提取完研究员可以在上面再改，根据自己的想法调整怎么看这家公司。调整完马上可以用模型测评打分。我们用模型交叉打分，看这个思维链到底好不好。
可以理解成，Prompt加上SOP流程，再加上底层数据调用。你的需求、方法论、工作经验越具体，反馈效果就越好。
AI的回答总是有点“骑墙派”的意思，我们希望用户能很轻松简单地去分析，去得出自己独有的结论。
（1）把人的方法论“卖”给AI？
雷峰网：进门的AI工具已经很全面了，资料扔进去套用旧研报的思维链，出来的又是新的研报，这个时候人类分析师的价值是什么？
程建辉：那就没有价值了呀（笑）。AI确实在某些能力上比人厉害，但现阶段，AI的思维能力还不及顶级人类投资者。AI本质上是用函数模拟世界，做统计学上的概率猜测，表现好了我们叫它“涌现”，表现不好叫“幻觉”。
工业革命让脑力劳动者成为主流，AI时代里，普通脑力劳动者也会被替代。会议纪要、简单总结、PPT制作这些例行工作，交给AI又快又好，如果水平较低的分析师能力就停留在做这些工作上，那确实有被替代的风险。但懂得思考、提问，懂得去跟AI交互的人，肯定更有价值。有想法的人，总是稀缺的。
雷峰网：但毕竟不是每个人都是顶级分析师。
程建辉：恰恰因为很多人不是顶级分析师、专业研究员，思维链这个功能反而能帮他们提升上限。
其实每个人每天都在做研究工作——脑子里想问题，想把一件事研究清楚，这就是研究。只是有的人方法论成熟，有的人没那么系统。思维链这个东西，就是把你的思考过程结构化、表达出来。
我们希望通过这个形态，让大家生产出不同的思维链。这些思维链可以私有，自己用；也可以贡献出来，给别人参考。
未来高水平研究人员的思维链，可以被付费订阅。比如一个很牛的分析师，他研究周期股的方法论写成了思维链，或许平台可以帮他分发变现，别人花199块钱就能订阅使用。
中国有2亿股民、7亿基民，这些专业AI能力能把普通投资者的能力提升到一个新台阶，直白点说，至少不会那么容易被割韭菜了。
雷峰网：AI能替代人类分析师的部分很明确了，不能被替代的部分是什么？比如某些分析师对市场的“直觉”？
程建辉：现实市场并非100%有效，会存在信息孤岛、小样本信息，也会存在传播延迟和解读效率的问题，AI无法吃掉所有信息。AI不可能完全捕捉市场的 “漏洞和机会”。但这正是人的机会，分析师的机会。
尤金·法玛的有效市场理论，讲的是如果股价真的反映所有信息，价格和价值应该完全一致。但事实上，市场没有我们想象得那么“聪明”。如果真的有一天，AI真的能吃进去所有的信息，成本和代价会非常巨大，再用它来解决投研问题，已经不划算了。
雷峰网：思维链可以这样“传播”出去，会不会像量化投资那样导致“信号拥挤”，策略失效？
程建辉：不会。因为市场能形成交易，就是因为有不一样的想法。即使事实和数据都很明确，仍然有人看多，有人看空。
如果全部看多或全部看空，就没有交易了，没有对手盘。单边行情即使短暂出现，拉长看也会回到相对均衡的状态。最终还是看价格，多少价格才算是“好”？
这里没有绝对的答案。
雷峰网：AI时代可以卖的不光是信息，更可以卖方法论、卖知识框架。
程建辉：思维方式、方法论都是可以共享和商业化的。比如，我在进门笔记里的思维链，可以分享给好朋友、重要客户。他调用AI的时候，既可以调底层数据，又能调我的思维链，以及他自己的思考方法。
AI时代的很多内容和产品交互结构不是给人看的，是给AI看的。过去SaaS软件做的都是复杂图形界面，给人点击、给人看，现在不需要那么多图形界面，年前硅谷SaaS那波下跌行情和这个也有关系。
雷峰网：这是不是意味着，在AI时代，设计逻辑已经完全改变了，软件的首要用户不人类，而是AI本身？
程建辉：未来的趋势是人机协同，AI会是首要执行者，但人类仍然要掌控判断、创意、关键决策。人只需要把思维链（思考方法）表达出来，剩下的让AI去组合、去执行。
所以，软件的设计逻辑，要从人类交互优先，转向AI原生能力优先，不管是底层架构、数据接口，还是执行流程，首要适配AI Agent的自动化调用，而非人类手动操作。
现在AI新名词特别多，Function call、MCP Server、Sub Agent什么的，本质上都是在解决Agent与工具的交互问题。我们希望给AI大脑思考的能力，再加上人类的思维表达能力。
雷峰网：从“给人看”到“给AI看”，软件的范式转移会不会遇到阻力？
程建辉：很多人确实还停留在过去软件使用的图形界面思维范式里。但实际上已经在往AI帮干活、对话式交互的方向变化。
比如纪要、研报，其实都不需要表达出来给人看，直接AI读、理解、输出就完了。但金融行业的一些用户，使用习惯确实没那么容易改变，比如网络通话更好，有些人还是喜欢打电话，所以我们还留了一点“尾巴”，让习惯图形界面的用户还能用，但希望逐步全部收到AI的对话框里处理，只留几个Tab。
（2）捕捉到的信号，未必有效
雷峰网：大模型这股热潮出现之前，已经有AI+投研/投顾的技术方案了，现在进门做的事情，还可以怎么进一步帮助人类做判断、提高决策效率？
程建辉：先用量化投资的事件回测，验证驱动信号（如供给侧变化），比如历史上类似情况股价怎么走，是真有效还是假有效。再结合基本面与专业投研信息，输出多空判断、驱动类型、关联个股，实现市场信号的快速捕捉。
现在信息太多了。好在AI的信息吞吐能力很强，第一时间获得信息，几十秒或一分钟内处理完，涌现信号。
但在过去，一个事件发生，分析师马上组织专家会议讨论、形成观点，这个过程至少几小时，甚至几天，整个流程非常低效。
雷峰网：要实现这个功能，底层听起来非常复杂。
程建辉：处理海量信息、识别和理解事件信号，工程难度很高。要让AI像顶级分析师那样思考问题，同时要保证底层数据干净、真实。
我们做了很多底层的创新，比如AI进宝的架构，上下文感知与意图对齐、异构信息动态检索、递归式假设验证，不是简单的React那种方式。
雷峰网：目前进门的“进度条”，走到了您预期的哪个阶段？
程建辉：在数据治理上，进门已经做得比较扎实了。在信号挖掘上，我们也上线了事件信号等能力。
信号涌现是一个逐步推进的过程：第一，识别并捕捉信号，初步判断其影响方向；第二，进一步明确信号对股价的影响程度；第三，尝试定量表达这种影响。比如，当某个事件发生后，AI分析师可以快速推演，将目标股价从50元调整至60元，给出初步的定价判断。
当然，定价本身并不容易。不同模型基于各自的假设，得出的目标价也可能存在差异。这也正是投研的复杂性和深度所在。
雷峰网：在模型的选用上，进门是怎么考虑的？Token消耗是不是成本大头？
程建辉：最开始我们也做过一段时间自研，做SFT（监督微调）和强化学习，跟一家大模型厂家合作过。后来发现了一些问题，就调整了方向。
我们的定位是应用型公司，不是做基座大模型的。把应用做好，特定场景的小模型做好，大小模型耦合使用就足够解决问题了。花点时间做工程方法立竿见影，比把所有资源投入基座模型训练更经济、更划算。作为创业者，要追求资源投入最大化。
目前我们接入了多个基座大模型，不是一家。把模型架构结构化了，不同任务用不同模型。根据模型工程方法的体系，不断调优，每个步骤根据需要选择不同模型——有些模型推导推理很强，有些泛化能力很强，各有优劣势。
Token消耗量其实还好。整体技术开支确实比较大，不过还在可承受范围内。出于对安全的考虑，用国内的模型会多一点，个别部分在保障数据安全的基础上，考虑用境外模型提高性能。

" alt="进门CEO程建辉：做投研，AI越强大，人类越值钱">
一、元流之子-法师
全面优化了元流之子法师的使用痛点：强化普攻优化为连续传导机制，提升普攻清线消耗效率；二技能新增移动施法，简化施法方式，增强探草和拉扯能力，转线、连招更安全；大招新增减速效果和初次爆发伤害，并不再被首个英雄阻挡，可吸附范围内所有敌人！
被动：效果调整：强化普攻命中敌人造成120~240(+0.24Ap)法术伤害并会向附近传导3次
二技能：效果调整：施法方式调整为移动施法
二技能：效果调整：元流之子向指定方向掷出法球，命中英雄、野怪或飞到终点时爆炸造成300(+60/Lv)(+0.6Ap)伤害和0.75秒25%(+5%/Lv)减速，随后造成50(+10/Lv)(+0.1Ap)(打击3次)持续伤害。法球可以穿透小兵提前造成爆炸伤害，2秒内连续释放会提升范围并改为造成眩晕效果
三技能：新增效果：光束可吸附周围所有敌人
三技能：效果调整：形成光束时的冲击造成250(+125/Lv)(+0.5Ap)法术伤害并额外造成0.75秒25%(+12.5%/Lv)减速，光束造成共600(+300/Lv)(+1.2Ap)法术伤害
二、元流之子-辅助
二技能：基础攻击和施法距离：100→75
元流之子通用调整
被动：迅疾效果：增加移速：3.5%~7% → 12.5~25
三、嫦娥
被动：效果调整：嫦娥在7.5~6秒内获得一次盈月之力：获得强化普攻（可存储2次），造成100~200(+0.2Ap)法术伤害和25%~50%减速效果，并回复60~120(+1%额外生命值)法力值。技能每对英雄造成一次伤害，减少1%盈月之力的冷却
一技能：效果调整：能量球初始速度略微提升，命中小兵造成全额伤害，命中英雄不再获得强化普攻
一技能：效果调整：造成8次30(+6/Lv)(+0.06Ap)法术伤害
二技能：效果调整：造成16次70(+14/Lv)(+0.14Ap)法术伤害
四、沈梦溪
二技能：移速效果：20%(+4%/Lv) → 50(+10/Lv)
三技能：冷却时间：30(-2.5/Lv) → 30(-3/Lv)
三技能：分裂猫咪炸弹数量：固定3 → 3(+1/Lv)，并略微缩小了分裂炸弹的范围
三技能：基础伤害：440(+220/Lv)(+0.8Ap) ,分裂炸弹伤害减半→ 400(+200/Lv)(+0.8Ap) ,分裂炸弹伤害减半
五、程咬金
一技能：新增效果：大招持续期间，跃起落地造成0.5秒击飞，并附带4%敌方英雄最大生命的撞击伤害(对非英雄单位造成4%自身最大生命的撞击伤害)
六、廉颇
一技能：冲锋伤害：150~300(+3%额外生命)→80~160(+0.2额外Ad)，并附带4%敌方英雄最大生命的撞击伤害(对非英雄单位造成4%自身最大生命的撞击伤害)
二技能：基础伤害：330~660(+1.1额外Ad)→350~700(+0.9额外Ad)
三技能：第一次锤击伤害：200~400(+5%额外生命)→220~440(+0.5额外Ad)
三技能：第二次锤击伤害：300~600(+10%额外生命)→440~880(+1.0额外Ad)
三技能：第三次锤击伤害：500~1000(+15%额外生命)→660~1320(+1.5额外Ad)，并附带8%敌方英雄最大生命的撞击伤害(对非英雄单位造成8%自身最大生命的撞击伤害)
七、元歌
被动：普攻命中英雄有30%概率获得碎片和回复 → 15%~30%(随英雄等级成长)
八、云缨
被动：一段枪意伤害：55~110(+0.4Ad) → 45~90(+0.35Ad)
九、蚩奼
一技能：守御形态：两段伤害：200~400(+0.65额外Ad)→225~450(+0.7额外Ad)
一技能：攻战形态：两段伤害：225~450(+0.75额外Ad)→250~500(+0.8额外Ad)
一技能：超杀形态：两段伤害：250~500(+0.85额外Ad)→275~550(+0.9额外Ad)
二技能：守御形态：技能伤害：450~900(+1.5额外Ad)物理伤害→400~800(+1.3额外Ad)物理伤害，并附带目标4%已损生命真实伤害
二技能：攻战形态：技能伤害：475~950(+1.6额外Ad)物理伤害→425~850(+1.4额外Ad)物理伤害，并附带目标5%已损生命真实伤害
二技能：超杀形态：技能伤害：500~1000(+1.7额外Ad)物理伤害，并附带目标10%已损生命真实伤害→450~900(+1.5额外Ad)物理伤害，并附带目标6%已损生命真实伤害
十、赵云
一技能：冷却时间：8(-0.3/Lv)→7.5(-0.3/Lv)
一技能：基础伤害：350(+70/Lv)(+1.2额外Ad)→300(+60/Lv)(+1.0额外Ad)
一技能：强普额外伤害：120(+24/Lv)(+0.4额外Ad)→125(+25/Lv)(+0.4额外Ad)
二技能：冷却时间：6(-0.2/Lv)→6(-0.24/Lv)
二技能：基础伤害：185(+37/Lv)(+0.55额外Ad)→175(+35/Lv)(+0.55额外Ad)
十一、亚瑟
一技能：强化普攻新增效果：范围内无目标的情况下，空放可朝前位移一段距离
一技能：强化普攻新增功能：指定朝向空放普攻
" alt="王者荣耀S43赛季11位英雄调整！元法迎来“半重做”！亚瑟史诗级加强">
巨人网络旗下多人身份推理策略卡牌游戏《名将杀》今日(3月17日)正式上线蒸汽平台(Steam中国)!登录游戏即可领取百抽福利，玩公平杀牌，轻松全扩!
《名将杀》用经典杀牌玩法，为你带来跨越战国到秦汉的谋略角逐体验。在这片烽火长歌的牌局之上，你将化身历史洪流中的名将策士，以手中一纸卡牌、一计奇谋，翻覆乾坤、问鼎天下。
【每日都有新福利，上线可得100抽】
《名将杀》为玩家们准备了重磅福利!连续登录7天，每日可直接领取一名强力武将;通过参与对战，还能解锁八大专属武将，极大丰富战术选择;登录游戏更能免费领取100连抽，助力玩家快速获取自己心仪的武将!
【公平不氪金，轻松全武将】
《名将杀》秉持着“公平不氪金”的运营理念，拒绝付费取胜的设定，确保策略与技术才是胜负的关键!玩家可通过游戏内的玩法和活动免费获取武将，零氪玩家亦能完成全扩。这种运营模式不仅保证了游戏的公平性，也让玩家真正专注于游戏本身的策略和玩法，体验到杀牌的乐趣!
【创新核心，16种身份策略博弈】
《名将杀》突破传统杀牌身份框架，由杀牌创始人Emiliano Sciarra与研发团队共同打造出黄巾、刺客、盟主、先主等16种全新身份体系。每种身份具备独立胜利目标与技能机制，玩家可自定义组合身份设定，打造个性化对战，让每一局游戏都充满了变数和惊喜!
《名将杀》现已正式上线蒸汽平台(Steam中国)!现诚邀诸位杀牌爱好者下载游戏，开启这场策略之旅!
「年度新游超前盘点」专题站正式上线
我们将抢先网罗2026年蒸汽平台(Steam中国)即将上线的数款玩家超期待游戏，从海外进口新游，到国产精品先锋，都能在年度新游专题中找到。
关于蒸汽平台(Steam中国)
蒸汽平台(Steam中国)旨在为广大玩家提供一个优秀的数字游戏平台，凭借丰富的游戏内容、稳定优质的联机体验和快捷响应的客服服务，为您开启快乐游戏之旅!
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方案以芯片为底层算力底座，打造多规格 PCBA 模组矩阵，核心实现低功耗+ 黑光全彩的极致体验，结合本地端侧算法+ 云端大模型的双层智能架构，实现从硬件到平台的全栈自研、端边云协同，为客户提供高性价比、低功耗、全场景覆盖的智能视觉产品与解决方案，重构消费级智能监控新范式，完美适配家庭看护、户外值守、社区安防、商业办公等多元使用场景。

核心算力底座：国科微GK7206V1芯片
定义IPC解决方案核心优势
视美泰智能IPC 解决方案的核心竞争力，源于与国科微联合打磨的 GK7206V1 普惠黑光 AOV 视觉处理芯片。该芯片作为方案底层核心算力与图像处理引擎，通过芯片与方案的深度协同优化，实现了算力、成像、功耗、编码、集成五大维度的全面突破，更是低功耗+ 黑光全彩技术落地的核心硬件支撑，为全系列 IPC 产品提供稳定、高效、低功耗的硬件底座，也是视美泰打造 “芯片 + 方案” 行业标杆的核心基石。
国科微GK7206V1 芯片五大核心技术优势
1、算力强劲且分配高效：集成1.0 Tops@INT8 NPU，启用 AI-ISP 后仍保留 0.5 Tops 可用算力，可流畅支撑 30 + 自研 AI 算法并行运行，兼顾图像增强与智能推理，算力利用率处于行业领先水平，为本地端侧算法的高效运行提供充足算力。
2、普惠黑光全彩，重构夜视体验：搭载国科微自研圆鸮AI-ISP 引擎，支持 AI 降热噪、HDR、AINR 智能降噪，无需补光灯即可实现 0.005Lux 极微光全彩成像，真正做到无补光黑光全彩；传统ISP 支持 4K@20fps/6M@30fps，AI-ISP 支持双目 4M@10fps / 单目 4K@7fps，最高支持三目输入（MIPI*2+DVP），可灵活搭配 F1.0/F1.6 镜头、1/1.8/1/2.7/1/3 英寸传感器，在保证超清黑光全彩画质的同时实现成本最优，打造分层适配的黑光全彩方案矩阵。
视美泰BW4AI-ISP (ISO4W，0.008 Lux）效果演示：
①户外
借助黑光技术，暗部细节保留完整，画面干净噪点低，原本在黑暗环境下难以辨识的场景细节得以清晰展现，为夜间监控提供了更为精准、可靠的视觉信息。
②室内室内极暗环境（约0.008 lux），无补光条件下实现全彩成像。人物轮廓、衣着细节、货架物品清晰可辨，真正做到无补光黑光全彩，彰显AI-ISP极微光成像实力。

3、AOV 快启 + 超低功耗，赋能黑光全彩低耗运行：原生支持AOV 快启与 STR 低功耗待机技术，搭配 AI-ISP 大幅降低补光功耗，从硬件层面实现低功耗+ 黑光全彩的双重优势，支持常电、AOV、普通、省电四种工作模式，完美适配电池 / 太阳能供电场景，续航与功耗表现远超同类方案，打破传统监控对电源的依赖，让黑光全彩在无电无网场景下也能持续运行。
4、智能编码+ 极致低延时，提升传输体验：采用亚帧级Slice 编码，编码完成即发送，结合自适应量化、去轨迹拖尾技术，视频传输延时低至 7ms 内；支持 H.264/H.265 高效编码，实现低码率、高清黑光全彩画质、低内存占用三重优化，让极微光下的彩色画面传输更流畅、更省流。
5、高集成高适配，一站式SOC 方案：采用双核A7+MCU架构，内置 512M/1G/2G bit 内存，支持 RGB 720P/1920*480 屏幕驱动，兼容多类型传感器与镜头组合（FSI/BSI 传感器、F1.0/F1.6 大光圈镜头），为消费级 IPC 提供高集成、高适配的一站式高性价比 SOC 方案。
为最大化发挥GK7206V1 芯片性能，视美泰与国科微建立联合实验室，共同优化芯片架构、ISP 调校与模型压缩，最终实现方案能效提升20%+、研发周期缩短 30%，让“国科微芯片 + 视美泰方案” 的组合成为消费级智能 IPC 领域的高性价比标杆。

四大核心PCBA模组方案：
基于GK7206V1，适配全品类IPC终端产品

依托国科微GK7206V1 芯片的核心能力，视美泰打造了400 万 / 800 万像素全系列 IPC PCBA 模组矩阵，覆盖低功耗电池机、单目球机、双目枪球机等形态整机产品。所有模组均深度集成AOV、普惠黑光、AI-ISP 核心技术，兼容 Android、Linux、OpenHarmony等主流操作系统，提供 30 + 自研 AI 算法 SDK 开放生态，支持客户快速集成并量产各类整机产品，精准匹配家庭、安防、户外、办公等不同场景的监控需求。
400万像素低功耗电池机PCBA模组
核心适配终端：无线低功耗电池款智能摄像机
核心特性：基于GK7206V1 的 AOV 快启与超低功耗技术，深度融合低功耗+ 黑光全彩核心优势，采用可充电锂电池供电，无需复杂布线，适配无电无网场景灵活部署；支持大/ 小黑光可选的普惠黑光全彩方案，实现 0.005Lux 极微光无补光全彩夜视；本地录像 + 云存储双架构保障数据安全。
核心功能：标配AI 人形检测，同时支持 PIR 人体感应、移动检测、VAD异声检测、宠物 / 包裹检测、人脸识别、KwS 语音控制、手势识别、智能围栏等多类本地端侧算法，满足家庭看护、户外院落值守等轻量监控需求。
代表型号：LK4-GW（2.4GWiFi）、LK4-G4G（4G）、LK4-GWS（2.4G WiFi+1/1.8’高感光传感器）、LK4-G4GS（4G+1/1.8’高感光传感器），尺寸均为 50*72mm，小巧易集成。
400万像素低功耗单目球PCBA模组
核心适配终端：低功耗云台球机、单目球型智能摄像机（室内/ 室外款）
核心特性：继承GK7206V1 的普惠黑光全彩与低功耗优势，支持电池供电，云台可灵活旋转实现全景监控；AI-ISP 技术实现高画质、低码率、低延时的全链路优化，适配楼道、别墅门口、办公室等场景的全景监控需求。
核心功能：标配AI 人形检测 + 移动追踪，内置非机动车 / 车辆检测、火焰检测等本地端侧算法，支持黑光全彩夜视、本地 + 云双存储，可实现异常动态的自动追踪与告警。
代表型号：LQ4-GW（2.4G WiFi）、LQ4-G4G（4G）、LQ4-GWS（2.4G WiFi+1/1.8’高感光传感器）、LQ4-G4GS（4G+1/1.8’高感光传感器）。
400/800万像素（2+2/4+4）低功耗双目枪球PCBA模组
核心适配终端：低功耗室外双目枪球一体机、太阳能供电枪球联动摄像机
核心特性：基于GK7206V1 的三目输入能力与算力分配优势，深度落地低功耗+ 黑光全彩技术，实现枪球联动监控，兼顾广角全景与细节抓拍；400/800 万高像素搭配普惠黑光全彩方案，室外极暗环境下仍能输出清晰彩色画面，支持电池 / 太阳能供电，适配果园、鱼塘、临时仓库等户外无人值守场景。
核心功能：标配AI 人形检测 + 移动追踪，核心实现枪球联动智能功能，内置非机动车 / 车辆检测、火焰检测等本地算法，可实现户外大范围区域的全方位、智能化监控。
代表型号：LGQ4-GW（2.4G WiFi）、LGQ4-G4G（4G）、LGQ4-GWS（2.4G WiFi+1/1.8’高感光传感器）、LGQ4-G4GS（4G+1/1.8’高感光传感器）。
所有PCBA 模组均通过多项可靠性测试，具备高集成度、低功耗、开放算法生态的核心特点，客户可基于模组快速完成整机集成与批量生产，大幅缩短产品上市周期。
本地算法+大模型：
双层智能架构，实现“感知”到“理解”的智慧升级
视美泰基于国科微GK7206V1 芯片的 IPC 解决方案，核心构建本地端侧算法+ 云端全栈 AI 大模型的双层智能架构，依托“NAI 端侧算法 + 智能模型调度服务 + LLM 多模态大模型” 的全栈 AI 能力，让智能 IPC 从单纯的 “画面记录” 设备，进化为能 “感知、理解、服务” 的智能助手，实现监控体验的全面升级。
本地端侧算法，依托GK7206V1算力实现实时智能感知

基于国科微GK7206V1 芯片的 1.0 Tops 算力（启用 AI-ISP 后保留 0.5 Tops），视美泰在终端侧部署NAI 端侧算法体系，所有算法均针对嵌入式设备深度优化，实现本地实时智能感知，无需依赖云端，低延时、高精准。
端侧算法覆盖人形、机动车、看护、人脸、音频、宠物、安防七大维度，包括人形侦测/ 追踪、人车非检测、老人跌倒 / 儿童看护、人脸抓拍 / 识别、哭声 / 异常声检测、猫狗宠物侦测、烟火 / 区域入侵检测等 30 + 自研算法，且所有算法均向客户免费授权，大幅降低客户开发成本。
GK7206V1 的算力分配优势，让端侧算法与 AI-ISP 图像增强可并行运行，在保证超清画质的同时，实现异常事件的本地实时告警，满足监控场景对 “实时性” 的核心需求。
云端全栈AI大模型，实现从“感知”到“理解”的高阶智能

在本地端侧算法实现基础感知的同时，视美泰搭载自研LLM 多模态大模型，并通过智能模型调度服务实现端云协同，将智能IPC 的能力从 “感知异常” 升级为 “理解事件、主动服务”。
1、智能模型调度服务：作为端云桥梁，实现数据转换、算法规则适配、AI 告警触发、业务场景编排的自动化管理，让本地端侧算法的感知数据与云端大模型的分析能力无缝衔接；2、LLM 多模态大模型：具备图像理解、视频分析、语义文本转换、知识库RAG 等高阶能力，基于本地端侧采集的音视频数据，实现四大创新应用：
- AI 场景化描述：自动识别告警事件的核心元素，生成结构化文字描述，替代传统模糊告警；
- 消息智能通知：向用户推送事件文字描述+ 现场图片，无需查看录像即可快速掌握事件详情；
- 关键字精准查找：支持文本关键词检索录像，精准定位目标事件，提升录像回看效率；
- 精彩VLOG 自动生成：每日自动剪辑监控中的关键片段，添加字幕、滤镜、BGM，凌晨自动推送，满足家庭看护的情感化需求。
本地算法的实时性、低功耗与大模型的理解性、智能化相结合，让视美泰的IPC 解决方案既满足了监控场景对 “实时告警、低延时” 的基础需求，又通过高阶智能功能提升了产品的体验与附加值，形成差异化竞争优势。

全栈自研+端边云协同：
打造一站式IPC解决方案
依托国科微GK7206V1 芯片的核心底座，视美泰不仅打造了多规格 PCBA 模组矩阵，更实现了芯片- 模组 - APP - 云平台的全链路自主可控，为客户提供一站式IPC 解决方案，覆盖硬件、软件、算法、平台全维度：
1、硬件层：三大核心PCBA 模组方案，兼容多场景部署，支持高并发视频处理与低功耗运行；2、软件层：自研iOS/Android 移动端 APP+Web 端 AI 视觉管理平台，支持 WebRTC 低延时直播、双向语音、录像回放、设备远程管控、数据可视化等基础功能，且全链路数据加密，保障数据安全；

3、算法层：本地30 + 免费自研端侧算法 + 云端 LLM 多模态大模型，双层智能架构实现从感知到理解的升级；4、平台层：打造智能业务平台、数据运营平台、AI 平台、生产管理平台的全平台体系，支持多终端接入、全球化服务节点，为客户提供低延时、安全可靠的云端服务。

全场景赋能+生态共筑：
引领普惠AI视觉新未来
凭借无电无网可用、昼夜黑光全彩清晰、低功耗长续航、本地+ 大模型双智能、高性价比的核心优势，视美泰基于国科微GK7206V1 芯片的 IPC 解决方案已实现全场景覆盖，低功耗 + 黑光全彩的核心特性完美适配各场景的监控痛点，让全天候彩色智能监控成为普惠选择：
智慧家庭场景
核心解决夜间看护画面模糊问题，黑光全彩实现0.005Lux 极微光下的彩色看护，老人跌倒、儿童活动、宠物动向清晰可见；低功耗电池供电无需布线，可灵活放置在卧室、客厅、阳台等区域，搭配哭声检测、跌倒识别等算法，全方位守护家庭安全。
社区安防场景
针对楼道、别墅门口、消防通道等无补光场景，黑光全彩替代传统黑白监控，夜间人员、车辆动向彩色清晰，便于安防人员快速识别；低功耗适配小区无额外供电区域，搭配人车非检测、区域入侵算法，提升社区安防智能化水平。
户外值守场景
果园、鱼塘、临时仓库、工地等户外场景，普遍存在无电无网、夜间无照明的问题，低功耗+ 太阳能 / 电池供电实现无电部署，黑光全彩让夜间户外监控告别黑白，果树偷盗、鱼塘异动、仓库值守等场景均可实现全天候彩色监控，搭配枪球联动、火焰检测算法，实现户外无人智能值守。

商业办公场景
办公室、商铺、商超等场景，黑光全彩实现夜间室内彩色监控，人员离岗、区域入侵、商品异动清晰可见；低功耗降低设备运行成本，搭配人员考勤、区域人数统计算法，助力商业办公的智能化管理，长电摇头机模组的360° 全景监控更能实现室内无死角覆盖。

作为国家高新技术企业、专精特新小巨人企业，视美泰深耕AIoT 领域十余年，此次与国科微的深度协同，构建了 “芯片定义 - 方案落地 - 市场反馈” 的闭环创新体系。未来，视美泰将持续以国科微 GK7206V1 芯片为核心，深化AOV + 普惠黑光 + 大模型的技术架构，推动数字AI 与物理 AI 的技术融合，让普惠型 AI 视觉技术赋能更多场景，致力于成为端边云一体化的智能视觉解决方案领导者，共筑万物智慧互联的新生态。
" alt="基于国科微 GK7206V1 芯片：视美泰“ AOV + 普惠黑光 + AI大模型”IPC 产品矩阵解决方案发布">
　　根据《教育部办公厅关于开展第二批中小学人工智能教育基地推荐工作的通知》（教基厅函〔2025〕15号）要求，经各省教育行政部门推荐、教育部集中公示等环节，最终确定了第二批中小学人工智能教育基地325个。其中，安徽10所学校入选。一起来看名单——
　　阜阳市第三中学
　　滁州市紫薇小学
　　北京师范大学宣城实验学校
　　寿县寿春中学
　　怀宁县稼先学校
　　铜陵市第十二中学
　　淮北市第三实验小学
　　安徽省亳州市第十八中学
　　六安市人民路小学白鹭洲校区
　　休宁县海阳第一小学
　　2024年2月，教育部办公厅公布了首批184个中小学人工智能教育基地，包括安徽的合肥市师范附属小学、合肥一六八玫瑰园学校南校、合肥市第七中学、蚌埠市蓝天路小学、芜湖市中江小学、安徽师范大学附属外国语学校等校。
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